Моделирование Университета Огайо суперкомпьютера PSC для преобразования угля

Блог

ДомДом / Блог / Моделирование Университета Огайо суперкомпьютера PSC для преобразования угля

Jul 19, 2023

Моделирование Университета Огайо суперкомпьютера PSC для преобразования угля

В наши дни уголь получает плохую репутацию в прессе. Климатологи прогнозируют повышение средней глобальной температуры на 2-10 градусов по Фаренгейту к 2100 году.

В наши дни уголь получает плохую репутацию в прессе. Ученые-климатологи прогнозируют повышение средней глобальной температуры на 2–10 градусов по Фаренгейту к 2100 году. Возможность резких изменений погодных условий, роста сельскохозяйственных культур и уровня моря ставит под сомнение наше интенсивное использование углеродного топлива, такого как уголь.

Но так не должно быть.

Использование электричества в наших транспортных средствах может напрямую сократить выбросы углекислого газа. Этот сдвиг также может позволить нам заряжать их, используя углеродно-нейтральные источники энергии. Самое интересное, что для каждой литий-ионной батареи Tesla Model S требуется около 100 фунтов графита. На протяжении поколений учёным было известно, что, по крайней мере теоретически, можно превратить уголь в графит, если подвергнуть его достаточному давлению и достаточно высокой температуре.

Чтобы изучить, как уголь можно превратить в ценные материалы, такие как графит, Дэвид Драбольд и его команда физиков из Университета Огайо решили смоделировать эти вещества с помощью компьютерного программного обеспечения. Чтобы виртуально воссоздать химическое превращение, они обратились к передовому исследовательскому компьютеру Bridges-2 в Питтсбургском суперкомпьютерном центре (PSC). Bridges-2 — флагманский суперкомпьютер PSC, финансируемый Национальным научным фондом.

«Эта [работа] возникла так, что здесь есть несколько инженеров… которые делают отличную работу [по углеродно-нейтральным] вещам с углем. Вы не хотите сжигать его по очевидным причинам; но можно ли из него сделать строительные материалы, ценные материалы, например графит? Нас с Нонсо очень интересует вопрос: сможем ли мы получить из этого материала графит?

— Дэвид Драболд, выдающийся профессор физики Университета Огайо.

Чистый графит представляет собой ряд листов, состоящих из шестиуглеродных колец. Особый тип химической связи, называемый ароматическими связями, удерживает эти атомы углерода вместе.

В ароматических связях пи-электроны плавают над и под кольцами. Эти «скользкие» электронные облака заставляют листы легко скользить друг мимо друга. Карандашный «грифель» — низкосортная форма графита — оставляет след на бумаге, потому что листы соскальзывают друг с друга и прилипают к бумаге.

У ароматических связей есть еще одно достоинство, важное в электронной технике. Пи-электроны легко перемещаются от кольца к кольцу и от листа к листу. Это заставляет графит проводить электричество, хотя он и не является металлом. Это идеальный материал для анода, положительного полюса батареи.

Уголь, напротив, химически грязен. В отличие от строго двумерного графитового листа, он имеет трехмерные соединения. Он также содержит водород, кислород, азот, серу и другие атомы, которые могут нарушить образование графита.

Чтобы начать свои исследования, команда Драбольда создала упрощенный «уголь», состоящий только из атомов углерода в случайных положениях. Подвергнув этот упрощенный уголь давлению и высокой температуре — около 3000 Кельвинов или почти 5000 градусов по Фаренгейту — они могли сделать первый шаг в изучении его превращения в графит.

«Чтобы вытеснить аморфно-графитовую бумагу, нам нужно было провести большой серьезный анализ. По сравнению с другими имеющимися у нас системами, Bridges является самой быстрой и точной. Нашим домашним системам… требуется около двух недель, чтобы смоделировать 160 атомов. С помощью Bridges мы можем запустить 400 атомов за шесть-семь дней, используя теорию функционала плотности».

— Чинонсо Угвумаду, аспирант физики Университета Огайо.

Сначала ученые из Огайо провели моделирование, используя основные физические и химические принципы с помощью теории функционала плотности. Этот точный, но трудоемкий подход потребовал множества параллельных вычислений — мощность Bridges-2 составляет более 30 000 вычислительных ядер. Позже они перенесли свои расчеты на новый программный инструмент GAP (потенциал гауссовой аппроксимации), разработанный сотрудниками Кембриджского и Оксфордского университетов в Англии. GAP использует тип искусственного интеллекта, называемый машинным обучением, для выполнения по сути тех же вычислений гораздо быстрее. Аспиранты Раджендра Тапа и Угвумаду возглавили первоначальную вычислительную работу.